Canon: monitorare gli ambienti con l’“Intelligence”

La società presenta “Business Imaging Intelligence”, soluzione per il monitoraggio dei flussi ambientali sviluppata con Discovery Reply. Uno strumento utile agli ambienti retail, con finalità di merchandising, per capire come i clienti si muovono negli store, ma flessibile abbastanza da suggerire scenari d’applicazione anche molto distanti…

Pubblicato il 10 Set 2014

Scoprire come i clienti si muovono in un ambiente retail, quanti sono, dove sostano e per quanto tempo; individuare quali sono le aree “calde”, dove i flussi si concentrano, e quali restano invece meno frequentate; creare mappe a gradienti di colore che offrano una sintesi visiva di queste informazioni: è ciò che promette di fare la soluzione Business Imaging Intelligence presentata da Canon, azienda specializzata, tra le altre attività relative al mondo della fotografia e del printing, nel mercato della videosorveglianza e delle Network Camera ad alta definizione, in partnership con Discovery Reply, società focalizzata nel Digital Asset Management, e che trova la sua più immediata applicazione nell’ambito del merchandising.

Massimiliano Ceravolo, Professional Imaging Director di Canon Italia

Come questo avvenga ce lo chiarisce in una recente intervista Massimiliano Ceravolo, Professional Imaging Director di Canon Italia: “Abbiamo colto nei retailer nostri clienti l’esigenza di conoscere una serie di dati che al momento non sono monitorabili. In particolare, oggi più di ieri, questi si occupano di Category Management [permette alle aziende di produzione e distribuzione di impostare e realizzare strategie commerciali, di marketing e di merchandising che massimizzano i risultati delle categorie di prodotto – ndr] e sono impegnati nella vendita delle superfici degli scaffali, di posizioni preferenziali e dei cosiddetti ‘shop in shop’”. Sino ad oggi, spiega il manager, solo i dati dello scontrino fornivano una base al processo di negoziazione tra retailer e produttori. Non ci sono dati di analisi del percorso e delle soste che l’utente fa all’interno del punto vendita: “Noi siamo partiti dall’interpretazione di questa esigenza e abbiamo creato una soluzione che, processando le immagini video catturate dalle telecamere, fosse in grado di fornire una serie di dati utili sul comportamento dei clienti”. Una necessità, questa, legata al merchandising, che chiarisce bene l’utilità più evidente che la soluzione può avere, ma che richiama solo una delle possibilità: come ci viene spiegato da Gaetano Torrisi, Partner di Discovery Reply, che ha affiancato Ceravolo durante l’intervista, la soluzione è costruita tecnologicamente in modo tale da permettere una estrema configurabilità e una forte adattabilità ad ambienti diversi: il software può essere personalizzato sulle esigenze di altri contesti, come scuole, aeroporti, stadi, ospedali, banche e centri commerciali, con fini non solo di analisi, ma anche, per esempio, di sicurezza (è possibile rilevare dei movimenti anomali o improvvisi, di un singolo o di un gruppo e creare allarmi capaci di attivare automaticamente i sistemi di sicurezza) o di ottimizzazione delle risorse dedicate ai singoli reparti (energia elettrica, climatizzazione, personale ecc.).

Gaetano Torrisi, Partner di Discovery Reply

Non solo: il software, nello specifico, funziona sulla base dell’identificazione e del monitoraggio delle sagome delle persone riprese dalle telecamere, da cui sono tratti tutti i dati che vengono poi incrociati ed elaborati dalla soluzione; il sistema è in grado di distinguere, e quindi seguire, la singola sagoma nei suoi spostamenti, ma, volutamente, non c’è alcun sistema di riconoscimento atto a rilevare altre informazioni sul singolo individuo, quali l’età o il sesso; questo permette di preservare la privacy e ridurre la complessità normativa svincolando gli enti dall’obbligo di ricevere autorizzazioni da parte dei clienti. Ma il vantaggio è anche in termini di flessibilità: le sagome rilevate non devono infatti necessariamente essere quelle di persone; possono essere di animali o di oggetti in movimento di tipo generico. Pensiamo allora alle Smart City; come ci è stato sottolineato: gli stessi sistemi potrebbero monitorare con varie finalità non solo le persone, ma anche le sagome delle auto, e applicare gli stessi algoritmi per studiare lo stato del traffico di una strada o all’interno di un parcheggio. “La partenza avvenuta dal mondo retail ci ha portato a ragionare sulle capacità tecniche della soluzione di poter fornire indicazioni anche in contesti molto diversi. La Smart City è sicuramente un terreno di nostro interesse”, conclude Torrisi.

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